Na expetativa de identificar a adequação da oferta de cuidados, ou seja, a disponibilidade de recursos humanos para as necessidades identificadas foi criada uma variável que resulta da diferença entre as HCP e as HCN, a que chamámos “Défice de Horas de Cuidados”, sendo esta a nossa variável independente.
Para o cálculo das Horas de Cuidados Necessários por dia de Internamento (HCN/DI), o enfermeiro responsável pela prestação dos cuidados ao doente avaliado, inicia o processo de classificação dos seus doentes, através da avaliação diária das necessidades e planeia as intervenções para as 24 horas seguintes registando-as no Quadro de Classificação de Doentes. É desta avaliação diária das necessidades em cuidados de enfermagem dos doentes internados que se obtém as HCN/DI.
• HCN/DI – Número de horas de cuidados necessários por doente internado e por dia, trata-se de um indicador do SCD/E que é diariamente identificado pelos enfermeiros e registados nos quadros de avaliação do SCD/E.
• HCP/DI – Número de horas de cuidados prestados por doente internado e por dia, é igualmente um indicador do SCD/E e habitualmente mostra desajustamento em relação às necessidades identificadas no doente (HCN/DI), também é diariamente identificado pelo enfermeiro chefe / responsável e registado nos mapas diários. As horas de cuidados prestados por doente e por dia de internamento consistem no número de horas de cuidados de enfermagem que efetivamente foram prestados em cada dia e a cada doente. Excluem-se as horas prestadas pelo enfermeiro gestor assim como os tempos regulamentados para as refeições, formação em serviço e outras situações legalmente previstas.
São comparadas as horas de cuidados requeridas pelos doentes com as horas de cuidados disponíveis, de modo otimizar os recursos através de uma gestão flexível entre serviços ou outros mecanismos para aumentar estes recursos, sendo que a maioria dos serviços apresenta um déficit de enfermeiros (ACSS, 2012). Este parâmetro é um indicador de gestão que se encontra quantificado nos relatórios anuais sobre a produção de cuidados
de enfermagem e os resultados de aplicação do SCD/E (ACSS, 2013, 2014b; Administração Central do Sistema de Saúde, 2012). Operacionalmente é medido em pontos, (1 ponto = 6 minutos de cuidados), tendo em conta que os pressupostos da dotação do pessoal de enfermagem nas unidades consideram 1 hora como unidade de medida.
• DefHCE – Diferença entre o número de HCP e de HCN, calculado a partir do total diário de Horas de Cuidados Prestados (HCP) considerando a distribuição diária de Horas de Cuidados Prestadas (HCP) por dia, em cada Serviço / Unidade, e o número de doentes classificados por dia, nesse mesmo Serviço / Unidade.
Com a avaliação diária das necessidades dos doentes internados em cuidados de enfermagem e dos cuidados efetivamente prestados pode obter-se um indicador que reflita a relação entre ambos, de forma a representar a cobertura dos cuidados necessários, e identificados. Assim, o DefHCE é a diferença entre o número de horas de cuidados prestados (HCP) e o número de horas de cuidados necessários (HCN) para o total dos doentes da unidade e no dia a que se refere, e é definido no presente estudo na seguinte fórmula:
𝐷𝑒𝑓𝐻𝐶𝐸 = 𝐻𝐶𝑃 − 𝐻𝐶𝑁
Trata-se da identificação das horas de cuidados que não foram prestados, mas que foram quantificados como necessários para cada doente. Este défice determina a indisponibilidade temporal para a cobertura dos cuidados necessários. Para a obtenção deste elemento utilizam-se os registos do SCD/E, quer no resultado das classificações efetuadas (HCN), quer na contabilização dos recursos de enfermagem disponíveis (HCP). Um dos indicadores que o SCD/E nos permite é a taxa de utilização dos enfermeiros, o DefHCE traduz essa taxa em horas de cuidados, dando uma visão mais quantificável das necessidades em recursos de enfermagem.
As variáveis dependentes (resultado / impacto) são os eventos adversos que nos propomos estudar: complicações respiratórias, infeções do trato urinário, úlceras por pressão, demora média e mortalidade.
Complicações respiratórias - As complicações respiratórias associadas aos cuidados de saúde e que são definidas como “infeção adquirida pelos doentes em consequência dos
cuidados e procedimentos de saúde prestados e que pode, também, afetar os profissionais
de saúde durante o exercício da sua atividade”.
A medida desta variável é efetuada pela contabilização dos registos dos diagnósticos que a compõem, tendo sido utilizados os seguintes diagnósticos da CID, versão 9 – CM, para identificar a variável “complicações respiratórias” (tabela 5):
Tabela 5 – Diagnósticos considerados na variável “complicações respiratórias” Código Diagnóstico considerado (ICD-9) para "Complicações respiratórias"
482 Pneumonia bacteriana nao classificavel em outra parte
4829 Pneumonia bacteriana nao especificada
5070 Pneumonite devida a aspiracao de alimento ou vomito
5185 Insuficiencia pulmonar consequente a traumatismo e/ou cirurgia
9973 Complicacoes respiratorias de actos medicos ou cirurgicos, ncop
48283 Pneumonia devida a bacteria gram-negativa nao classificada em outra parte
48289 Pneumonia devida a bacteria especificada nao classificavel em outra parte
99732 Pneumonia de aspiracao pos-procedimento
Infeções do Trato Urinário - A Infeção do trato urinário (ITU) caracteriza-se pela invasão e multiplicação bacteriana em qualquer segmento do aparelho urinário. No ambiente hospitalar este tipo de infeções está muito relacionado com a manipulação de cateterismos vesicais e mesmo com o défice de cuidados de higiene perineal. A cateterização vesical prolongada e os cuidados aos doentes com incontinência podem ser relacionados com o aparecimento de situações de infeção do trato urinário.
Para medir esta variável também se utilizou a contabilização dos registos dos diagnósticos que foram utilizados para identificar a variável “infeção do trato urinário” (tabela 6):
Tabela 6 – Diagnósticos considerados na variável “infeção do trato urinário” Código Diagnóstico considerado (ICD-9) para "Infeção Trato Urinário"
5990 Infeccao do tracto urinario, local nao especificado 99664 Infeccao ou reaccao inflamatoria devida a algalia
Úlceras por pressão - Segundo Wada (2010) pode definir-se úlcera por pressão como uma lesão localizada que acomete pele e/ou tecidos subjacentes, usualmente sobre uma proeminência óssea. Esta lesão é resultante de pressão, ou pressão associada a
cisalhamento e/ou fricção e é, quase sempre, consequência do incumprimento de boas práticas nos cuidados prestados, agravada com a imobilidade, o compromisso do sistema imunitário e a perda de massa muscular. Já em 1998, a Direção-Geral da Saúde referia em circular informativa que “o aparecimento de úlceras de pressão, associado ou não a
outros fatores, é um indicador da qualidade dos cuidados prestados pela equipe de saúde”.
Para medir a variável UPP contabilizamos os registos dos diagnósticos que foram utilizados para identificar a presença de, pelo menos, um diagnóstico de “úlcera por pressão” (tabela 7):
Tabela 7 – Diagnósticos considerados na variável “úlcera por pressão” Código Diagnóstico considerado (ICD-9) para "Úlcera por pressão"
7070 Ulcera de pressao
70700 Ulcera de pressao, local nao especificado 70701 Ulcera de pressao, ombro
70702 Ulcera de pressao, parte alta do dorso 70703 Ulcera de pressao, parte baixa do dorso 70704 Ulcera de pressao, anca
70705 Ulcera de pressao, nadega 70706 Ulcera de pressao, tornozelo 70707 Ulcera de pressao, calcanhar
70709 Ulcera de pressao, local nao classificavel em outra parte
Demora média - É definida como a média da duração do internamento durante um determinado período de tempo e é um indicador que exprime o número médio de dias de internamento de um utente num estabelecimento e num determinado período de tempo. Este valor é obtido pela divisão do número de dias de internamento do utente num período de tempo, pelo número de utentes saídos do estabelecimento nesse mesmo período e é obtida pela fórmula:
𝐷𝑒𝑚𝑜𝑟𝑎 𝑚é𝑑𝑖𝑎 =nº de dias de internamento do utente num periodo de 𝑡𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑢𝑡𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑠𝑎í𝑑𝑜𝑠 𝑛𝑒𝑠𝑠𝑒 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜
No contexto do nosso estudo este indicador foi utilizado em confronto com os valores de demora média standard identificados para cada diagnóstico no âmbito dos GDH, constantes da Portaria nº 163/2013, de 24 de abril.
Mortalidade - A mortalidade é, desde há muito, o indicador que melhor expressa a dimensão da qualidade do cuidado prestado: o resultado final, ainda o mesmo autor conclui, aludindo a Blumberg (1986) que “um ajuste adequado é muito importante nesse
tipo de estudo, pois, pacientes com características de saúde diferenciadas, que implicam diferentes tratamentos, não podem ser analisados como similares”. (Lucif & Rocha, 2004
p 1)
Neste contexto torna-se evidente que conhecer a gravidade e as comorbilidades a que o doente está exposto e que coexistem com a sua doença principal, pode permitir predizer o risco acrescido de um potencial resultado mais grave.
É portanto adequado ajustar o indicador “Mortalidade” numa relação entre a mortalidade observada e a mortalidade ajustada pelo risco (Costa & Lopes, 2012), ou seja, que não esteja sujeita aos acréscimos de gravidade que as comorbilidades apresentam.
Com o objetivo de fazer o ajuste pelo risco, aplicámos à nossa amostra o Índice de Comorbilidade de Charlson (ICC). Este índice é composto por vinte condições clínicas selecionadas empiricamente com base no efeito sobre o prognóstico de pacientes internados num serviço de medicina geral e foi criado com o objetivo de construir um índice de comorbilidade que discriminasse o prognóstico de paciente em termos da mortalidade no período de até um ano (Charlson, Pompei, Ales, & MacKenzie, 1987). Com base no risco relativo derivado de análise de sobrevida (Proportional Hazards
Model) foram selecionadas as dezoito condições clínicas para compor o índice superior a
1,2. O valor do risco apresentado foi arredondado à unidade e criada a pontuação para o índice, conforme a tabela 8.
Tabela 8 – ICC Ponderação das condições clinicas presentes
Peso do ICC Condição clínica (ICC) CID-9 (Diagnóstico secundário)
1 Infarto do miocárdio 410-412,414
1 Insuficiência cardíaca congestiva 402, 428
1 Doença vascular periférica 440-447
1 Doença cerebrovascular 430-438
1 Demência 290, 291, 294
1 Doença pulmonar crónica 490-496
1 Doença do tecido conjuntivo 710, 714, 725
1 Úlcera 531-534
2 Hemiplegia ou paraplegia 342, 344
2 Doença renal severa ou moderada 403, 404, 580-586
2 Diabetes com complicação 250 (1-9)
2 Tumor 140-195
2 Leucemia 204-208
2 Linfoma 200, 202, 203
3 Doença do fígado severa ou moderada 070, 570, 572, 456.0, 456.2
6 Tumor maligno, metástase 196-199
6 SIDA 279.1
Foram organizados os dados provenientes do sistema de codificação dos GDH referentes aos anos do estudo e identificados, nos diagnósticos secundários dos doentes, os diagnósticos (CID-9) que integraram a nossa pesquisa.
Foram considerados todos os diagnósticos inscritos para cada doente, com exceção do diagnóstico 1 (principal). Para cada caso foi atribuída a pontuação correspondente com base no peso relativo, entre zero (0) e seis (6).
Para além do peso de cada situação clinica, o ICC permite combinar essa avaliação com o fator idade do doente. Para esse efeito, a partir dos 50 anos de idade, é atribuído um (1) ponto por cada dez (10) anos, conforme apresentado na tabela 9:
Tabela 9 – ICC – Ponderação do fator Idade
Grupo etário Inf a 50 anos 50-59 anos 60-69 anos 70-79 anos 80-89 anos 90 sno ou sup Pontos 0 1 2 3 4 5
Os dois scores são somados e é criado um único valor para o índice de comorbilidade de Charlson. Para o nosso estudo foi considerado o valor médio do score obtido por todos os doentes (2,3), e foi criada uma variável dicotómica para medir os dois grupos: o grupo com maior risco de mortalidade “acima do valor médio”, e o grupo com menor risco de mortalidade, “abaixo do valor médio”.
Como variáveis de ajustamento ou controlo utilizámos no nosso estudo as seguintes (tabela 10):
Tabela 10 – Variáveis de Ajustamento / Controlo
Variáveis de nível I (Utente) Variáveis de Nível II (Diferenciação) Grupo Etário
Sexo
Tipo de admissão
Indice de comorbilidade de Charlson
Diferenciação do hospital
A variável “grupo etário” foi criada pela recodificação da variável idade em quatro (4) grupos, cada um representando cerca de 25% do total da amostra: “< a 50 anos” (23%); “51- 65 anos” (21%); “66 - 80 anos” (30%) e “> 80 anos” (26%).
As variáveis “Sexo” e “Tipo de admissão” foram tratadas na sua versão original.
A variável “Diferenciação do hospital” foi construída a partir da aplicação da Portaria n.º 82/2014 (Ministério da Saúde, 2014) em que é feita a organização dos hospitais, com base em critérios de influência geográfica, para além de definir a tipologia de cada unidade hospitalar e o tipo de assistência que cada nível deverá assegurar. O nosso estudo utilizou dados de hospitais de nível I, II e III.
Os hospitais de nível I respondem a uma área de influência até 500.000 habitantes, embora apenas se responsabilize pela influência direta nas especialidades que possuam, não assumindo a influência indireta para a sua área; os hospitais de nível II garantem a influência direta e indireta para toda a sua área de influência; Os hospitais do nível III, que assumem a influência direta e indireta para toda a sua área de influência e comportam todas as especialidades médicas e cirúrgicas.
No sentido de ilustrar a génese do problema em estudo esquematizámos o seguinte modelo de “Ocorrência do défice de horas de cuidados de enfermagem” (figura 7).
Figura 7 – Modelo da ocorrência do défice de horas de cuidados de enfermagem
Orientados por este modelo, desenhámos o nosso estudo numa dedução lógica do paradigma da oferta e da procura onde facilmente podemos concluir que sendo a procura, as necessidades de cuidados, e a oferta, os cuidados prestados, será evidente que essa relação esteja tanto mais equilibrada quanto mais a sua diferença for próxima do zero. Da literatura consultada detemos uma quase unanimidade na conclusão de que quanto maior e mais negativa for esta diferença, tanto maior será o risco de ocorrência de eventos adversos (Aiken et al., 2014a; Griffiths et al., 2016; Kim et al., 2015; Pitkäaho et al., 2014; Xue et al., 2012).
Estamos, então, à procura de uma relação onde estão envolvidos fenómenos de natureza quantitativa, os quais, de acordo com Pinto e Curto (1999), devem ser estudados estatisticamente numa análise correlação e de regressão, sendo este o teste mais completo que permite ainda determinar formalmente essa relação. Também, Pestana e Gageiro (2008) reforçam que se deve usar a regressão pois, é o modelo estatístico adequado para prever o comportamento de uma variável quantitativa, pela influência de uma ou mais variáveis relevantes de natureza intervalar ou de razão.
Politica de Saúde HCP Regulação Profissional Politica Económica HCN Demora Média Mortalidade População Internada Enfermeiros + + + DefHCE + + - + + - - Eventos adversos - + Politica organizacional Complexidade Grau de dependência Mercado trabalho
No nosso estudo optaremos por um modelo de regressão múltipla pois, contamos com múltiplas variáveis independentes, sendo que esta técnica estatística é descritiva e inferencial e permite a análise da relação entre uma variável dependente (Défice de Horas de Cuidados) e um conjunto de variáveis independentes (ITU, UPP, Complicações respiratórias, Demora média, Mortalidade).
De acordo com Hill e Hill (2005), o principal objetivo da utilização do modelo de regressão linear múltipla é predizer valores de uma variável dependente a partir de uma combinação ponderada de duas ou mais variáveis independentes. Esta técnica permite o cálculo de um coeficiente de correlação múltipla entre a variável dependente e o conjunto de variáveis independentes para medir o grau de associação entre duas variáveis, sendo que quanto maior for a correlação entre as variáveis melhor é a previsão. Os mesmos autores salientam, ainda, que a natureza da relação entre dois valores é observada através do coeficiente de correlação de Pearson.
Os dados foram tratados com recurso ao software estatístico SPSS ® (Statistical Package
for the Social Sciences), versão 20.0”.
Primeiramente procedeu-se à análise exploratória das variáveis no sentido de verificar os pressupostos da sua utilização e de caraterização e frequência dos dados, utilizando as medidas de tendência central e de dispersão. As variáveis categoriais foram descritas pela frequência absoluta e pela frequência relativa (%); as variáveis quantitativas foram descritas pela média, desvio padrão, mínimo e máximo. Posteriormente, efetuamos a análise bivariada com recurso a medidas de risco, nomeadamente o odds ratio (OR), com um intervalo de confiança de 95%.
A associação entre estas variáveis (categoriais e/ou nominais) foi medida através do teste do Qui-Quadrado (Pestana & Gageiro, 2008).
Os testes estatísticos foram efectuados bilateralmente considerando um nível de significância de 5%.
Após identificarmos as variáveis com associação estatística para a ocorrência de eventos adversos construímos um modelo preditor, recorrendo à regressão logística binária para medir o grau de associação entre a nossa variável dependente (mortalidade), controlando o efeito de todas as variáveis independentes introduzidas no modelo (Oliveira, 2009).
Utilizámos a estatística Wald para a significância do coeficiente logístico e avaliámos a adequação do modelo pela utilização do teste de Hosmer and Lemeshow (Hair, Anderson, Tathab, & Black, 2007).
Testamos a validade preditiva do modelo através da sensibilidade e especificidade, do valor preditivo positivo e negativo, da área sob a curva (AUC) ROC (Margotto, 2010).